JP5958237B2 - 熱流体シミュレーション方法及び熱流体シミュレーション装置 - Google Patents

Description

本発明は、低次元モデルを用いた熱流体シミュレーション方法及び熱流体シミュレーション装置に関する。

従来から、サーバ等が設置されるサーバルームやデータセンタ等を構築する際には、熱流体シミュレーションを利用して熱分布と空気の流れを事前に把握することにより、熱設計を効率化する取り組みが行なわれている。一般的に、熱流体シミュレーションでは、時系列的に連続する複数の時間ステップが設定され、境界条件に基づき熱流体方程式を解く処理を時間ステップ毎に繰り返す、時系列シミュレーションが行なわれる。

この熱流体シミュレーションでは、高解像な結果を要求するとメッシュ数が非常に多くなり、計算量が膨大となる。計算量が膨大となる理由は、具体的にはＣＦＬ（Courant-Friedrichs-Lewy）条件により、時間ステップの時間間隔を大きく取れないこと、各時間ステップにおいて状態変化を表す微分方程式（熱流体方程式）を解く計算コストが大きいことである。尚ＣＦＬ条件とは、コンピュータシミュレーションの計算（数値解析）において、「情報が伝播する速さ」を「実際の現象で波や物理量が伝播する速さ」よりも早くしなければならないという必要条件のことである。

そこで近年では、高解像で且つ高速に行えるシミュレーション手法として、低次元モデル（ＲＯＭ、Reduced Order Model）を利用したシミュレーション手法（ＲＯＭシミュレーション）が注目されている。

例えば熱流体シミュレーションにＲＯＭシミュレーションを用いた場合、低次元モデルは、結果として求められる解像度で表現される基底の重ね合わせで速度場、温度場を表現する。ＲＯＭシミュレーションにおける計算量は、通常メッシュ数より圧倒的に少ない基底の数に比例する。尚基底とは、ベクトル空間の任意のベクトルαがn個のベクトルの組α1,α2,…αnにおいて、α＝_a1α1＋_a2α2＋…_anαnと表されるときのα1,α2,…αnのことである。

よってＲＯＭを利用して熱流体シミュレーションを行えば、熱流体の解像度を維持したまま計算量を大幅に削減することが可能となる。

特開２００７−１７９５０１号公報

ＲＯＭシミュレーションでは、前処理として低次元モデル群（ＲＯＭ群）の構築を行う。ＲＯＭ群とは、様々な制御状態毎に生成した低次元モデルの集合である。制御状態とは、熱流体シミュレーションを行う際に設定される境界条件のある一設定状態を示す。ＲＯＭシミュレーションにおいて様々な制御状態を表すためには、各制御状態に対応したＲＯＭ群を生成する必要がある。また１つの低次元モデルを構築するためには、ある制御状態における熱流体シミュレーションを行って更にその結果を分析するため、通常数時間程度の時間が必要となる。

つまりＲＯＭシミュレーションの前処理としてＲＯＭ群を構築する場合、膨大な時間が必要であった。

開示の技術は、ＲＯＭを利用する際にＲＯＭ群の構築を短時間で行うことが可能な熱流体シミュレーション方法及び熱流体シミュレーション装置を提供することを目的としている。

開示の技術の一態様によれば、コンピュータによって実行される熱流体シミュレーション方法であって、シミュレーション対象空間に設定された部分空間を複数含む所定解析範囲に対するシミュレーション結果と、前記シミュレーション結果に基づき生成された第１の低次元モデルとが格納された記憶部を参照し、前記シミュレーション対象空間において、前記所定解析範囲と部分空間の配置が一致する解析範囲に対し、参照された前記シミュレーション結果から導出される第２の低次元モデルを生成して前記記憶部に格納し、前記記憶部内の低次元モデルのうち、境界条件を基に複数の低次元モデルを補間して、前記第１及び第２の低次元モデルを含む前記境界条件の変動範囲に対応した低次元モデル群を生成する。

上記手順を機能として実現させる装置、上記を機能としてコンピュータに実行させるためのプログラム、そのプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体とすることもできる。

開示の技術によれば、ＲＯＭを利用する際にＲＯＭ群の構築を短時間で行うことができる。

ＲＯＭを用いた熱流体シミュレーションについて説明する図である。 熱流体シミュレーション装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 本実施例の熱流体シミュレーション装置の機能を説明する図である。 ＲＯＭの生成の概要を説明する図である。 熱流体シミュレーション装置によるＲＯＭ群の生成を説明するフローチャートである。 注目するモジュールと事前解析範囲とを説明する図である。 オブジェクト群の例を説明する図である。 代表点について説明する図である。 代表点の決定及び追加を説明するフローチャートである。 代表点決定用の解析領域の例を示す図である。 代表点以外のサンプル点を説明する図である。 モジュール内の複数のオブジェクトの組合せのパターンの例を示す図である。 モジュールの組合せのパターンの例を示す図である。 ＲＯＭの流用を説明する図である。

以下に図面を参照して本実施例について説明する。図１は、ＲＯＭを用いた熱流体シミュレーションについて説明する図である。熱流体シミュレーションにおけるＲＯＭとは、基底の重ね合わせで速度場、温度場を表現するものである。ＲＯＭを用いた熱流体シミュレーションでは、始めに前処理としてＲＯＭ群を構築する。

ＲＯＭは、解析対象となる解析モデルを低次元化したモデルである。低次元モデルは、解析モデルにおいて、様々な熱の流れについて事前シミュレーションを行い、スナップショットと呼ばれるシミュレーション中のある時刻のシミュレーション結果の流速場と温度場を複数保存する。そして保存した複数のスナップショットを主成分分析することで、低次元モデルを生成することができる。本実施例では、事前シミュレーションを様々な境界条件において行うことで、ＲＯＭの集合であるＲＯＭ群を構築する。

本実施例では、このＲＯＭ群を用いて熱流体シミュレーションを行う。熱流体シミュレーションは、ナビエ・ストークス方程式と熱の時間変化を表す熱移流拡散方程式とを連立させた微分方程式に基づいたシミュレーションである。

ＲＯＭ群を用いて熱流体シミュレーションを行った場合、変数の数が基底の数となるため、計算量を大幅に削減し、熱流体シミュレーションにかかる時間を短縮できる。このため本実施例では、例えば境界条件を変更した場合でも迅速にシミュレーション結果を得ることができ、インタラクティブな熱流体シミュレーションを実現できる。

また本実施例では、ＲＯＭ群の構築を自動的に且つ短時間で行うことで、熱流体シミュレーションに係る時間を低減する。以下に本実施例の熱流体シミュレーション装置１００におけるＲＯＭ群の構築について説明する。

本実施例では、解析モデルの一部である事前解析範囲についてのみ事前シミュレーションを行い、解析結果の流用と、ＲＯＭの補間を行うことで、ＲＯＭ群の構築にかかる時間を短縮する。

以下に本実施例の熱流体シミュレーション装置１００を説明する。

図２は、熱流体シミュレーション装置のハードウェア構成の一例を示す図である。本実施例の熱流体シミュレーション装置１００は、それぞれバスＢで相互に接続されている入力装置１１、出力装置１２、ドライブ装置１３、補助記憶装置１４、メモリ装置１５、演算処理装置１６及びインターフェース装置１７を有する。

入力装置１１はキーボードやマウス等を含み、各種信号を入力するために用いられる。出力装置１２はディスプレイ装置等を含み、各種ウインドウやデータ等を表示するために用いられる。インターフェース装置１７は、モデム，ＬＡＮ（Local Area Network）カード等を含み、ネットワークに接続する為に用いられる。

本発明の熱流体シミュレーションプログラムは、熱流体シミュレーション装置１００を制御する各種プログラムの少なくとも一部である。熱流体シミュレーションプログラムは例えば記録媒体１８の配布やネットワークからのダウンロードなどによって提供される。熱流体シミュレーションプログラムを記録した記録媒体１８は、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等の様に情報を光学的，電気的或いは磁気的に記録する記録媒体、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の様に情報を電気的に記録する半導体メモリ等、様々なタイプの記録媒体を用いることができる。

また、熱流体シミュレーションプログラムを記録した記録媒体１８がドライブ装置１３にセットされると、熱流体シミュレーションプログラムは記録媒体１８からドライブ装置１３を介して補助記憶装置１４にインストールされる。ネットワークからダウンロードされた熱流体シミュレーションプログラムは、インターフェース装置１７を介して補助記憶装置１４にインストールされる。

熱流体シミュレーション装置１００は、インストールされた熱流体シミュレーションプログラムを格納すると共に、必要なファイル、データ等を格納する。メモリ装置１５は、コンピュータの起動時に補助記憶装置１４から熱流体シミュレーションプログラムを読み出して格納する。そして、演算処理装置１６はメモリ装置１５に格納された熱流体シミュレーションプログラムに従って、後述するような各種処理を実現している。

図３は、本実施例の熱流体シミュレーション装置の機能を説明する図である。本実施例の熱流体シミュレーション装置１００は、モデル分析部１１０、生成ＲＯＭパターン決定部１２０、事前シミュレーション部１３０、ＲＯＭ生成部１４０、流用ＲＯＭ生成部１５０、ＲＯＭ補間生成部１６０、熱流体シミュレーション部１７０を有する。また本実施例の熱流体シミュレーション装置１００は、事前シミュレーション結果データベース１８０、ＲＯＭデータベース１９０を有する。事前シミュレーション結果データベース１８０、ＲＯＭデータベース１９０は、例えば補助記憶装置１４の所定の領域に設けられても良い。

本実施例のモデル分析部１１０は、予め与えられる解析モデルとモジュール情報とに基づき解析モデルの分析を行う。解析モデルとは、一般的な熱流体シミュレーションモデルであり、熱流体シミュレーションの対象となる空間とその空間内に置かれた物体、物理定数、流れや熱の境界条件、メッシュなどの離散化モデル、解析条件などを含む。本実施例の解析モデルは、例えばサーバが設置された複数のサーバラックやファンが配置されたオフィス空間等である。モジュールとは、解析モデル内でユーザにより予め範囲が決められた部分空間である。モジュール情報は、例えばモジュールを特定する情報等を含む。

モデル分析部１１０は、解析モデルを分析した結果として、事前解析範囲と、事前解析範囲内のモジュールのパターンと、各モジュール毎に変更可能な全ての境界条件、境界条件の変動範囲等を得る。事前解析範囲は、事前シミュレーションの対象となる範囲であり、予め設定されている。

生成ＲＯＭパターン決定部１２０は、生成するＲＯＭのパターンを決定する。生成するＲＯＭのパターンは、事前解析範囲内に含まれるモジュールの配置と種類のパターンにより決められる。事前シミュレーション決定部１３０は、生成ＲＯＭパターン決定部１３０により決定されたＲＯＭのパターンで事前シミュレーションを行う。事前シミュレーションとは、特定の境界条件における熱流体シミュレーションのことである。事前シミュレーションの結果は、事前シミュレーション結果データベース１８０へ格納される。事前シミュレーションの詳細は後述する。ＲＯＭ生成部１４０は、事前シミュレーションの結果を主成分分析した結果をＲＯＭとし、ＲＯＭデータベース１９０へ格納する。

流用ＲＯＭ生成部１５０は、事前シミュレーション結果データベース１８０に格納された事前シミュレーションの結果を流用したＲＯＭを生成する。流用ＲＯＭ生成部１５０に生成されたＲＯＭは、ＲＯＭデータベース１９０へ格納される。ＲＯＭ補間生成部１６０は、複数のＲＯＭを補間するＲＯＭを動的に生成する。ＲＯＭ補間生成部１６０により生成されたＲＯＭも、ＲＯＭデータベース１９０へ格納される。

本実施例のＲＯＭ補間生成部１６０は、公知の技術（例えばDavid Amsallem and Charbel Farhat (Stanford University),An Interpolation Method for Adapting Reduced-Order Models and Application to Aeroelasticity,American Institute of Aeronautics and Astronautics,2008, vol.46,no7,pp.1803-1813）と同様の手法によりＲＯＭの補間を行う。尚補間に関する公知の技術は、上記文献に記載の技術と同等の技術であれば良く、上記文献に記載の技術に限定されない。

熱流体シミュレーション部１７０は、ＲＯＭデータベース１９０に格納されたＲＯＭ群を用いて熱流体シミュレーションを行う。

以下に本実施例のＲＯＭの生成の概要について説明する。図４は、ＲＯＭの生成の概要を説明する図である。図４（Ａ）は、事前シミュレーションと事前シミュレーション結果の流用を説明する図であり、図４（Ｂ）は事前シミュレーション結果による補間を説明する図である。

本実施例の熱流体シミュレーション装置１００は、始めに解析モデルの空間Ｓの一部である事前解析範囲Ｓ１０について、事前シミュレーションとシミュレーション結果の主成分分析を行ってＲＯＭを生成する。事前シミュレーションは、事前解析範囲Ｓ１０以外の空間の境界条件は全て０として、事前解析範囲Ｓ１０について熱流体シミュレーションを行うことを言う。

事前解析範囲Ｓ１０に対応するＲＯＭが生成されると、事前解析範囲Ｓ１０と対応するＲＯＭを、空間Ｓにおいて事前解析範囲Ｓ１０の有するモジュールのパターンが同じ事前解析範囲Ｓ２０と対応するＲＯＭとして流用する。

また本実施例の熱流体シミュレーション装置１００は、事前シミュレーションで生成したＲＯＭの補間により、空間ＳをカバーするＲＯＭ群を生成する。

以下に本実施例の熱流体シミュレーション装置１００の動作を説明する。図５は、熱流体シミュレーション装置によるＲＯＭ群の生成を説明するフローチャートである。

本実施例の熱流体シミュレーション装置１００において、モデル分析部１１０は、解析モデルとモジュール情報に基づき解析モデルをモジュール毎に分割し、事前シミュレーションの対象となるモジュールＡを選択する（ステップＳ５０１）。

続いてモデル分析部１１０は、モジュールＡの事前解析範囲Ｈを決定する（ステップＳ５０２）。事前解析範囲Ｈとは、注目するモジュールにＮ個先まで隣接するモジュールを含む空間である。

図６は、注目するモジュールと事前解析範囲とを説明する図である。図６に示す空間Ｓ３０は、熱流体シミュレーションによる解析対象となる空間である。空間Ｓ３０は、例えば複数のサーバ等の製品と、サーバ等を冷却する冷却機構とが配置されたサーバ室等である。冷却機構とは、例えばファンである。図６の例では、空間Ｓ３０を１６個のモジュールに分割した。

また図６の例では、モジュールＡにおけるサーバラックとファンの配置と同様の配置を有するモジュールをモジュールＡ１〜モジュールＡ７とした。また本実施例では、サーバラックとファンの配置がモジュールＡと反転しているモジュールをモジュールＢ１〜Ｂ７とし、それ以外の配置のものをモジュールＣとした。

本実施例のモデル分析部１１０では、モジュールＡを選択し、事前解析範囲Ｈを決める際のＮの値をＮ＝１とした。本実施例では、モジュールＡに隣接するモジュールからＮ個目までのモジュールを事前解析範囲Ｈとする。したがってＮ＝１の場合、モジュールＡとモジュールＡに隣接する５つのモジュールが事前解析範囲Ｈとなる。事前解析範囲Ｈは、モジュールＡ，Ａ１，Ａ２と、モジュールＢ１〜Ｂ３を含む。尚Ｎの値は予め設定されている。

続いてモデル分析部１１０は、事前解析範囲Ｈと同様のモジュール構成の事前シミュレーションが実施済みか否かを判断する（ステップＳ５０３）。具体的にはモデル分析部１１０は、事前シミュレーション結果データベース１８０に該当する事前解析範囲Ｈの事前シミュレーション結果が格納されているか否かを判断する。尚熱流体シミュレーション装置１００において、図５に示す処理を開始する際の１ループ目では、ＲＯＭは生成されていないため、ステップＳ５０５へ進む。

ステップＳ５０３において該当する事前シミュレーション結果が存在する場合、生成ＲＯＭパターン決定部１２０は、流用ＲＯＭ生成部１５０に事前シミュレーション結果を流用したＲＯＭを生成させる（ステップＳ５０４）。ステップＳ５０４で生成したＲＯＭは、ＲＯＭデータベース１９０に格納される。ステップＳ５０４の詳細は後述する。

ステップＳ５０３において該当する事前解析範囲Ｈの事前シミュレーション結果が存在しない場合、モデル分析部１１０は、モジュールＡから境界条件を設定可能なオブジェクト群Ｔを抽出する（ステップＳ５０５）。ここでの境界条件とは、例えばオブジェクト群Ｔの位置、温度、シミュレーション条件、オブジェクト群Ｔの変動可能範囲等を含み、オブジェクト群Ｔの制御状態を示す。

図７は、オブジェクト群の例を説明する図である。モジュールＡにおいて、オブジェクトとは、境界条件が設定される制御対象物である。具体的には例えば、オブジェクトは、モジュールＡ内に配置されたファン等である。ファンの場合、ファンの動作状態が境界条件となる。例えばファンのオン／オフや風力の強弱等である。図７の例におけるモジュールＡ内にオブジェクト群Ｔは、複数のファンであっても良い。

続いてモデル分析部１１０は、オブジェクト群ＴからオブジェクトＦを抽出する（ステップＳ５０６）。

続いて熱流体シミュレーション装置１００は、生成ＲＯＭパターン決定部１２０により、シミュレーションを行う代表点を決定する（ステップＳ５０７）。代表点とは、境界条件に含まれる特定のパラメータである。変動する境界条件には、一定の範囲がある。本実施例では、境界条件の範囲内の特定のパラメータについてのＲＯＭを生成する。この特定のパラメータを代表点と呼ぶ。

続いて生成ＲＯＭパターン決定部１２０は、ＲＯＭ生成部１４０により代表点毎に事前解析範囲のＲＯＭを生成する（ステップＳ５０８）。具体的にはＲＯＭ生成部１４０は、事前シミュレーション部１３０に代表点毎の熱流体シミュレーションを実行させ、その結果の主成分分析を行う。事前シミュレーション部１３０は、シミュレーション結果を事前シミュレーション結果データベース１８０へ格納する。

ステップＳ５０８の処理により、モジュールＡ内のオブジェクトＦについて、境界条件の変動範囲内の特定のパラメータである代表点についてのＲＯＭが生成される。

以下にステップＳ５０６〜５０８の詳細を説明する。図８は、代表点について説明する図である。ステップＳ５０６においてモデル分析部１１０は、オブジェクト群Ｔの中から注目するオブジェクトＦを選択する。図８の例では、オブジェクトＦとしてファン１が選択される。ファン１の流量の設定可能範囲は、０．１〜２．５ｍ^３／ｓｅｃである。

本実施例では、ファン１の設定可能範囲の最大値と最小値とを代表点とする。そしてその他の代表点については、注目するオブジェクトＦの周辺のみの部分領域でシミュレーションを行い、補間生成した定常状態と比較し、誤差が大きい場合に追加する。

以下に代表点の決定及び追加について説明する。図９は、代表点の決定及び追加を説明するフローチャートである。図９の処理は、ステップＳ５０７の処理の詳細を説明するフローチャートである。

本実施例の生成ＲＯＭパターン決定部１２０は、選択されたオブジェクトの周辺において代表点決定用の解析領域を決定する（ステップＳ９０１）。

図１０は、代表点決定用の解析領域の例を示す図である。図１０では、対象オブジェクトとしてファン２が選択された例を示している。代表点決定用の解析領域Ｓ４０は、ファン２を中心とした２Ｌ_１×２Ｌ_２の領域とした。本実施例では、距離Ｌ_１と距離Ｌ_２は、予め与えられていても良い。

図９に戻って、生成ＲＯＭパターン決定部１２０は、ファン１の設定可能範囲の最大値と最小値とを代表点とする（ステップＳ９０２）。続いて生成ＲＯＭパターン決定部１２０は、代表点について熱流体シミュレーションを行い、ファン１の定常状態を計算する（ステップＳ９０３）。

続いて生成ＲＯＭパターン決定部１２０は、中間点を生成する（ステップＳ９０４）。中間点は、最大値と最小値との中間の値である。続いて生成ＲＯＭパターン決定部１２０は、生成した中間点を選択する（ステップＳ９０５）。続いて生成ＲＯＭパターン決定部１２０は、選択した中間点の両隣の代表点の定常状態から、中間点の定常状態を補間により生成する（ステップＳ９０６）。続いて生成ＲＯＭパターン決定部１２０は、中間点について熱流体シミュレーションを行い、ファン１の定常状態を計算する（ステップＳ９０７）。

続いて生成ＲＯＭパターン決定部１２０は、ステップＳ９０６の計算結果とステップＳ９０７の計算結果から、Ｌ２ノルムを計算する（ステップＳ９０８）。Ｌ２ノルムとは、空間的な誤差を計算する指標である。

続いて生成ＲＯＭパターン決定部１２０は、Ｌ２ノルムが予め設定された閾値以上か否かを判断する（ステップＳ９０９）。ステップＳ９０９において、Ｌ２ノルムが閾値以上である場合、生成ＲＯＭパターン決定部１２０は中間点を代表点に追加する（ステップＳ９１０）。ステップＳ９０９においてＬ２ノルムが閾値未満の場合、後述するステップＳ９１１へ進む。Ｌ２ノルムが閾値以上である場合とは、中間点における熱流体シミュレーションの結果と、補間の結果との誤差が許容範囲より大きいことを示す。この場合、この中間点を代表点に加える。

生成ＲＯＭパターン決定部１２０は、未選択の中間点が存在するか否かを判断する（ステップＳ９１１）。ステップＳ９１１において未選択の中間点が存在する場合、生成ＲＯＭパターン決定部１２０は、ステップＳ９０５へ戻る。ステップＳ９１１において未選択の中間点が存在しない場合、生成ＲＯＭパターン決定部１２０は、追加された代表点が存在するか否かを判断する（ステップＳ９１２）。ステップＳ９１２において追加された代表点が存在する場合、生成ＲＯＭパターン決定部１２０は、ステップＳ９０４へ戻る。ステップＳ９１２において追加された代表点が存在しない場合、生成ＲＯＭパターン決定部１２０は処理を終了する。

図５に戻って、生成ＲＯＭパターン決定部１２０は、代表点以外のＮ個のサンプル点において、ＲＯＭ補間生成部１６０により、補間によりＲＯＭを生成する（ステップＳ５０９）。ステップＳ５０９で生成したＲＯＭは、ＲＯＭデータベース１９０に格納される。代表点以外のＮ個のサンプル点とは、例えば代表点と代表点を３等分した点等であり、予め設定された点である。尚本実施例では、ステップＳ５０９の処理を行わなくても良い。

図１１は、代表点以外のサンプル点を説明する図である。

図１１の例では、ファン１の設定可能範囲の最大値と最小値とを代表点とし、２つの代表点の間を１０等分するサンプル点について、補間によりＲＯＭを生成しても良い。

続いて生成ＲＯＭパターン決定部１２０は、オブジェクト群ＴにＲＯＭを生成していないオブジェクトＦが存在するか否かを判断する（ステップＳ５１０）。

ステップＳ５１０において、ＲＯＭを生成していないオブジェクトＦが存在する場合、生成ＲＯＭパターン決定部１２０は、ステップＳ５０６へ戻る。ステップＳ５１０において、ＲＯＭを生成していないオブジェクトＦが存在しない場合、生成ＲＯＭパターン決定部１２０は、モジュールＡ内の複数のオブジェクトＦの制御状態（境界条件）の組合せを決定する。ＲＯＭ補間生成部１６０は、決定された組合せの状態のＲＯＭを補間により生成させる（ステップＳ５１１）。ステップＳ５１１で生成したＲＯＭは、ＲＯＭデータベース１９０に格納される。

図１２は、モジュール内の複数のオブジェクトの組合せのパターンの例を示す図である。図１２では、モジュールＡ内のオブジェクト群Ｔにおいてオンされたオブジェクトのパターンを示している。

例えば図１２に示すパターンＰ１では、オブジェクト群Ｔに含まれる９つのオブジェクトのうち、５つのオブジェクトがオンされたパターンである。尚図１２のオブジェクトとは、例えばファン等である。パターンＰ２〜Ｐ６は、オブジェクト群Ｔのうち、それぞれ異なる位置にある３つのオブジェクトがオンされたパターンである。

本実施例のＲＯＭ補間生成部１６０は、モジュールＡ内の複数のオブジェクトＦの制御状態の組合せに基づき、例えばパターンＰ１〜Ｐ６のそれぞれ状態のＲＯＭを補間により生成する。

続いて生成ＲＯＭパターン決定部１２０は、解析対象となる空間にＲＯＭの生成を行っていないモジュールが存在するか否かを判断する（ステップＳ５１２）。ステップＳ５１２において、ＲＯＭの生成を行っていないモジュールが存在する場合、ステップＳ５０１へ戻る。ステップＳ５１２においてＲＯＭの生成を行っていないモジュールが存在しない場合、生成ＲＯＭパターン決定部１２０は、モジュール間の複数オブジェクトの制御状態（境界条件）の組合せのパターンを決定する（ステップＳ５１３）。具体的には生成ＲＯＭパターン決定部１２０は、事前解析範囲Ｈに含まれるモジュールの組合せのパターンを決定する。本実施例では、モジュールの組合せのパターンが決定されると、モジュール間における複数オブジェクトの組合せが決定される。本実施例では、以上の処理により、空間Ｓ３０における境界条件の変動範囲に対応した事前解析範囲のＲＯＭ群を生成する。

図１３は、モジュールの組合せのパターンの例を示す図である。図１３に示すパターンＰ１０は、空間Ｓ３０内の事前解析空間ＨにおいてモジュールＡ２，Ｂ３に含まれるオブジェクトが全てオンされており、事前解析空間Ｈ１においてモジュールＢ５に含まれるオブジェクトが全てオンされたパターンである。またパターンＰ１１は、空間Ｓ３０内の事前解析空間Ｈ１においてモジュールＣ１に含まれる全てのオブジェクトがオンされたパターンである。パターン１２は、空間Ｓ３０内の事前解析空間ＨにおいてモジュールＡ，Ａ１〜Ａ３、モジュールＢ１〜Ｂ３に含まれる全てのオブジェクトがオンされ、事前解析空間Ｈ１においてモジュールＣ１に含まれる全てのオブジェクトがオンされたパターンである。パターンＰ１３は、空間Ｓ３０内の事前解析空間ＨにおいてモジュールＡ１，Ｂ１に含まれる全てのオブジェクトがオンされ、事前解析空間Ｈ１においてモジュールＡ４，Ａ５，Ｂ４，Ｂ５に含まれる全てのオブジェクトがオンされたパターンである。

本実施例の生成ＲＯＭパターン決定部１２０は、図１３に示すパターン以外にも空間Ｓ３０において取り得る全てのモジュールとオブジェクトの組合せのパターンを決定する。

続いて生成ＲＯＭパターン決定部１２０は、ＲＯＭ補間生成部１６０により、組合せのパターン毎のＲＯＭを補間により生成させる（ステップＳ５１４）。ＲＯＭ補間生成部１６０は、生成したＲＯＭをＲＯＭデータベース１９０へ格納させ、解析モデルのＲＯＭ群の生成の処理を終了する。

ここで、ステップＳ５０４の処理について説明する。本実施例の熱流体シミュレーション装置１００は、事前解析範囲Ｈと同様のモジュール構成の事前シミュレーションが実施済みの場合、流用ＲＯＭ生成部１５０に事前シミュレーション結果を流用したＲＯＭを生成させる。

図１４は、ＲＯＭの流用を説明する図である。事前解析範囲Ｈのモジュールの構成は、モジュールＡと、モジュールＡとオブジェクト群の配置が同様のモジュールＡ１，Ａ２、モジュールＡとオブジェクト群の配置が反転しているモジュールＢ１，Ｂ２，Ｂ３である。

図１４に示す空間Ｓ３０において、事前解析範囲Ｈとモジュール構成が同様な範囲は、範囲Ｈ２である。範囲Ｈ２は、モジュールＡとオブジェクト群の配置が同様のモジュールＡ５，Ａ６，Ａ７と、モジュールＡとオブジェクト群の配置が反転しているモジュールＢ５，Ｂ６，Ｂ７とを含む。

よって本実施例の熱流体シミュレーション装置１００では、ステップＳ５０４において範囲Ｈ２に関する事前シミュレーションの結果として、事前解析範囲Ｈの事前シミュレーション結果を流用する。具体的には生成ＲＯＭパターン決定部１２０は流用ＲＯＭ生成部１５０により事前シミュレーション結果データベース１８０から事前解析範囲Ｈの事前シミュレーションの結果を取得させる。続いて流用ＲＯＭ生成部１５０は、例えば取得した事前シミュレーション結果に対し、範囲Ｈ２の位置を示すパラメータ等を適用することで事前解析範囲Ｈの事前シミュレーション結果を範囲Ｈ２に流用する。続いて流用ＲＯＭ生成部１５０は、事前解析範囲Ｈの事前シミュレーションを流用した結果を主成分分析して範囲Ｈ２のＲＯＭを生成し、ＲＯＭデータベース１９０に格納する。

このように本実施例では、線形重ね合わせの概念に基づき、以下の３つの手順でＲＯＭ群を生成する。

最初の手順では、熱流体シミュレーション対象の空間内の事前解析範囲において、１つのオブジェクトについて制御状態を変動させた場合の代表点を決定し、代表点について事前シミュレーションと主成分分析を行って代表点毎のＲＯＭを生成する。次の手順では、事前解析範囲をモジュールの組合せで表現し、モジュールの組合せが同じ解析範囲のＲＯＭとして、最初の手順で実行したＲＯＭを流用する。さらに次の手順において、代表点同士の中間点のＲＯＭやモジュールの組合せが同じでない解析範囲のＲＯＭは、代表点のＲＯＭから補間生成する。

このように本実施例では、事前シミュレーションの結果の主成分分析結果の流用と、ＲＯＭの補間を利用することで、事前シミュレーションの実行回数を減らし、ＲＯＭ群の生成に係る処理時間を短縮する。

本実施例において、例えば空間Ｓ３０に配置された空調装置を１０台とし、風量が３段階で変化するファンが８５個配置されていた場合について考える。この場合のある時点における制御状態のパターンの数は、３^８５＝３．６×１０^４０となり、全てのパターンについて事前シミュレーションを実行するためには膨大な時間が係る。

これに対して本実施例を流用した場合、事前シミュレーションが必要な制御状態のパターン数を３×８５まで削減することができる。したがって本実施例によれば、解析モデルのＲＯＭ群の構築を自動的にかつ短時間で行うことができる。よって本実施例によれば、熱流体シミュレーションの実行にかかる時間を短縮でき、インタラクティブな熱流体シミュレーションを実現することができる。

尚本実施例では、ＲＯＭを利用した熱流体シミュレーションとしたが、これに限定されない。本実施例は、熱流体シミュレーション以外のＲＯＭを利用する物理シミュレーションにも流用することができる。

本発明は、以下に記載する付記のような形態が考えられる。
（付記１）
コンピュータによって実行される熱流体シミュレーション方法であって、
シミュレーション対象空間に設定された部分空間を複数含む所定解析範囲に対するシミュレーション結果と、前記シミュレーション結果に基づき生成された第１の低次元モデルとが格納された記憶部を参照し、
前記シミュレーション対象空間において、前記所定解析範囲と部分空間の配置が一致する解析範囲に対し、参照された前記シミュレーション結果から導出される第２の低次元モデルを生成して前記記憶部に格納し、
前記記憶部内の低次元モデルのうち、境界条件を基に複数の低次元モデルを補間して、前記第１及び第２の低次元モデルを含む前記境界条件の変動範囲に対応した低次元モデル群を生成する熱流体シミュレーション方法。
（付記２）
前記部分空間には、境界条件が設定される複数の制御対象物が配置されており、
前記部分空間において、複数の制御対象物にそれぞれ設定される境界条件の組合せのパターンを決定し、
前記記憶部内の複数の低次元モデルの境界条件を、前記組合せのパターンに対応させるように補間した低次元モデルを生成する付記１記載の熱流体シミュレーション方法。
（付記３）
前記所定解析空間に含まれる前記部分空間の配置のパターンを決定し、
前記記憶部内の複数の低次元モデルの境界条件を、前記配置のパターンに対応させるように補間した低次元モデルを生成する付記２記載の熱流体シミュレーション方法。
（付記４）
前記制御対象物毎に前記境界条件の設定を変更し、熱流体シミュレーションを実行して前記境界条件毎の前記第１の低次元モデルを生成する付記２又は３記載の熱流体シミュレーション方法。
（付記５）
前記境界条件として設定される値の最大値と最小値とを前記境界条件における代表点とし、熱流体シミュレーションを実行して前記代表点毎の前記第１の低次元モデルを生成し、
前記代表点毎の前記第１の低次元モデルの前記境界条件を補間した低次元モデルを生成する付記１記乃至４の何れか一項に記載の熱流体シミュレーション方法。
（付記６）
シミュレーション対象空間に設定された部分空間を複数含む所定解析範囲に対するシミュレーション結果と、前記シミュレーション結果に基づき生成された第１の低次元モデルとが格納された記憶部と、
前記シミュレーション対象空間において、前記所定解析範囲と部分空間の配置が一致する解析範囲に対し、参照された前記シミュレーション結果から導出される第２の低次元モデルを生成して前記記憶部へ格納する生成部と、
前記記憶部内の低次元モデルのうち、境界条件を基に複数の低次元モデルを補間して、前記第１及び第２の低次元モデルを含む前記境界条件の変動範囲に対応した低次元モデル群を生成する補間生成部と、を有する熱流体シミュレーション装置。
（付記７）
前記制御対象物毎に前記境界条件を設定し、熱流体シミュレーションを実行して前記境界条件毎に前記第１の低次元モデルを生成する低次元モデル生成部を有する付記６記載の熱流体シミュレーション装置。
（付記８）
シミュレーション対象空間に設定された部分空間を複数含む所定解析範囲に対するシミュレーション結果と、前記シミュレーション結果に基づき生成された第１の低次元モデルとが格納された記憶部を参照する処理と、
前記シミュレーション対象空間において、前記所定解析範囲と部分空間の配置が一致する解析範囲に対し、参照された前記シミュレーション結果から導出される第２の低次元モデルを生成して前記記憶部に格納する処理と、
前記記憶部内の低次元モデルのうち、境界条件を基に複数の低次元モデルを補間して、前記第１及び第２の低次元モデルを含む前記境界条件の変動範囲に対応した低次元モデル群を生成する処理と、をコンピュータに実行させる熱流体シミュレーションプログラム。

本発明は、具体的に開示された実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。

１００ 熱流体シミュレーション装置
１１０ モデル分析部
１２０ 生成ＲＯＭパターン決定部
１３０ 事前シミュレーション部
１４０ ＲＯＭ生成部
１５０ 流用ＲＯＭ生成部
１６０ ＲＯＭ補間生成部
１７０ 熱流体シミュレーション部
１８０ 事前シミュレーション結果データベース
１９０ ＲＯＭデータベース

Claims (5)

1. コンピュータによって実行される熱流体シミュレーション方法であって、
   シミュレーション対象空間に設定された部分空間を複数含む所定解析範囲に対するシミュレーション結果と、前記シミュレーション結果に基づき生成された第１の低次元モデルとが格納された記憶部を参照し、
   前記シミュレーション対象空間において、前記所定解析範囲と部分空間の配置が一致する解析範囲に対し、参照された前記シミュレーション結果から導出される第２の低次元モデルを生成して前記記憶部に格納し、
   前記記憶部内の低次元モデルのうち、境界条件を基に複数の低次元モデルを補間して、前記第１及び第２の低次元モデルを含む前記境界条件の変動範囲に対応した低次元モデル群を生成する熱流体シミュレーション方法。
2. 前記部分空間には、境界条件が設定される複数の制御対象物が配置されており、
   前記部分空間において、複数の制御対象物にそれぞれ設定される境界条件の組合せのパターンを決定し、
   前記記憶部内の複数の低次元モデルの境界条件を、前記組合せのパターンに対応させるように補間した低次元モデルを生成する請求項１記載の熱流体シミュレーション方法。
3. 前記所定解析空間に含まれる前記部分空間の配置のパターンを決定し、
   前記記憶部内の複数の低次元モデルの境界条件を、前記配置のパターンに対応させるように補間した低次元モデルを生成する請求項２記載の熱流体シミュレーション方法。
4. 前記境界条件として設定される値の最大値と最小値とを前記境界条件における代表点とし、熱流体シミュレーションを実行して前記代表点毎の前記第１の低次元モデルを生成し、
   前記代表点毎の前記第１の低次元モデルの前記境界条件を補間した低次元モデルを生成する請求項１乃至３の何れか一項に記載の熱流体シミュレーション方法。
5. シミュレーション対象空間に設定された部分空間を複数含む所定解析範囲に対するシミュレーション結果と、前記シミュレーション結果に基づき生成された第１の低次元モデルとが格納された記憶部と、
   前記シミュレーション対象空間において、前記所定解析範囲と部分空間の配置が一致する解析範囲に対し、参照された前記シミュレーション結果から導出される第２の低次元モデルを生成して前記記憶部へ格納する生成部と、
   前記記憶部内の低次元モデルのうち、境界条件を基に複数の低次元モデルを補間して、前記第１及び第２の低次元モデルを含む前記境界条件の変動範囲に対応した低次元モデル群を生成する補間生成部と、を有する熱流体シミュレーション装置。

Images